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本文目录一览：

• 1、万字干货,prompt进阶指南,用AI改写《权力的游戏》结局?
• 2、chapt是什么人工智能聊天机器人
• 3、chatgpt是一个什么样的模型
• 4、chatbott是什么?
• 5、KeywordInspector

万字干货,prompt进阶指南,用AI改写《权力的游戏》结局?

1、指令Prompt是实现特定目标的关键，例如，生成客户服务响应时，指令需明确指出模型应遵循的专业性与信息准确性。角色设定则让模型在特定情境下生成文本，如营销代表的角色，要求模型在产品描述中突出创新特点。投喂样本是让模型理解需求的关键步骤，通过样本提供，模型能生成与给定样例风格一致的文本。

2、第一步：创建大模型应用 首先，我们需要在阿里云百炼大模型服务平台上创建一个大模型应用。进入平台：打开阿里云百炼大模型服务平台，进入“我的应用”页面。创建应用：点击“创建应用”，选择“智能体应用”。配置模型：首次进入会提示未开通模型，点击“开通模型服务”，并完成开通流程。

chapt是什么人工智能聊天机器人

1、ChatGPT是一个由人工智能研究实验室OpenAI发布的全新聊天机器人模型，是一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。以下是关于ChatGPT机器人的具体介绍：强大的语言理解和对话能力：ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话。

2、Chatbot，即聊天机器人，是一种基于人工智能技术，能够模拟人类对话进行交流的智能程序。早在1988年，MIT人工智能实验室就推出了第一代聊天机器人ELIZA。随着人工智能技术的不断发展，聊天机器人已经广泛应用于各个领域，包括智能手机中的智能助手，它们能够根据用户的对话内容提供相应的回应。

3、ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

4、ChatGPT是由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的聊天机器人模型。它能够学习和理解人类语言，根据聊天的上下文进行互动，协助人类完成各种任务。这款AI语言模型能够帮助撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至编写代码、检查程序错误。与ChatGPT交谈时，可以直接切入主题，也可以逐步深入。

chatgpt是一个什么样的模型

1、ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布，是自然语言处理模型。核心能力：它基于预训练阶段学到的模式和统计规律生成能根据聊天上下文互动，像人类一样交流，还能完成撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等任务。

2、ChatGPT是OpenAI研发的新一代生成式自然语言处理模型，本质上是聊天机器人，基于大数据、大模型和大算力，在自然语言处理方面展现出强大能力。技术原理：ChatGPT建立在大数据、大模型和大算力基础之上。它学习了数以亿计单词量的各类资源，涵盖人类社会诸多方面。

3、ChatGPT 是一种由 OpenAI 开发的大型语言模型（LLM）。技术基础：ChatGPT 使用深度学习技术来模拟人类的语言生成和理解能力。它基于自然语言处理技术和神经网络模型，特别是采用了 Transformer 模型的核心技术，这一模型由 Google 的 AI 研究科学家在 2017 年提出。

4、chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。

chatbott是什么?

对话机器人（Chatbot）是一种程序化的输入-输出系统，旨在通过书面文本与人类在特定领域进行互动的聊天机器人。 用户可以向Chatbot提出问题或下达指令，例如查询最新资讯或询问天气情况，Chatbot会根据关键词匹配数据库并提供答案。

Chatbot是一种程序化的输入输出系统，本质是通过书面文本与人类在特定领域进行互动的聊天机器人。具体来说：功能：用户可以向Chatbot提出问题或下达指令，如要求推送最新资讯，Chatbot会根据关键词匹配数据库并提供答案。应用领域：通过修改和编程，Chatbot可以在垂直领域和开放领域实现更智能的互动。

Chatbot，也称为聊天机器人，是一种能够通过文本或对话与人类交流的计算机程序。 这类程序能够模仿人类对话，并旨在通过图灵测试，以实现实际应用，例如提供客户服务或传递信息。 ChatGPT是ChatGenerativePre-trainedTransformer的缩写，其中Chat代表聊天，GPT代表预训练的语言模型。

KeywordInspector

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